08动态测量数据处理
测量数据预处理
平均值滤波 平均值滤波就是对多个采样值进行平均算法，这 是消除随机误差最常用的方法。具体又可分为如下几 种。 3 、算术平均滤波 算术平均滤波是在采样周期T 内，对测量信号y 进 行N 次采样，把N 个采样值相加后的算术平均值作为本 次的有效采样值，即
算术平均滤波
1 y (k ) = N
∑
i =1
N
yi
采样次数N 值决定了信号的平滑度和灵敏度。提 高N 的值，可提高平滑度，但系统的灵敏度随之降 低，采样次数N 的取值随被控对象的不同而不同。一 般情况下，流量信号可取1 0 左右，压力信号可取4 左 右，温度、成分等缓变信号可取2 甚至不进行算术平 均。
算术平均值法是对输入的N 个采样数据x i ( i = 1 ～ N ) ，寻找这样一个y ，使y 与各采样值间的偏差的平方 和为最小，使
2限速滤波
若顺序采样时刻t 1 、t 2 和t 3 所采集的参数分别为X 1 、X 2 和 X 3 ，则：
当| X 2 X 1 | ≤△X 时，X 2 输入微机； 当| X 2 X 1 | ＞△ X 时， X 2 不被采用，但仍保留，再 继续采样一次，得 X 3 当| X 3 X 2 | ≤△X 时，X 3 输入微机； 当| X 3 X 2 | ＞△X 时，取( X 3 ＋X 2 ) / 2 输入微机。 此法是一种折衷方法，兼顾了采样的实时性与连 续性
滑动平均滤波算法的最大优势就是实时性好，提 高了系统的响应速度。 对周期 性干扰有抑制作用，减少了总的采样次 数，提高 了 采样速度。*不适用脉冲干扰比较严重的 场合。 提示：在滑动平均值滤波开始时，要先采集N 个数 据存放在缓冲区中，然后再做滑动平均值滤波。
1 、限幅滤波 限幅滤波是滤掉采样值变化过大的信号。经验说 明，生产过程中许多物理量的变化需要一定的时间， 因此相邻两次采样值之间的变化幅度应在一定的限度 之内。限幅滤波就是把两次相邻的采样值相减，求其 增量的绝对值，再与两次采样所允许的最大差值∆Y进 行比较，如果小于或等于∆Y ，表示本次采样值y ( k ) 是 ( n ) 为有效采样值；反之，y ( ) 是不真实 真实的，则取y 的， 则取上次采样值y ( n 1 ) 作为本次有效采样值。 限幅滤波对随机干扰或采样器不稳定引起的失真 有良好的滤波效果。
全球定位系统实时动态测量(RTK)技术规范
全球定位系统实时动态测量(RTK)技术规范CH/T2009-2010是中华人民共和国测绘行业标准，它规范了全球定位系统实时动态测量（RTK）技术的应用。
该标准于2010年3月31日发布，自2010年5月1日起开始实施，由XXX发布。
该标准包含以下内容：1.总则：介绍了该标准的背景、适用范围、术语和定义。
2.技术要求：详细说明了RTK测量的技术要求，包括测量设备、数据处理、控制点、测量方法等方面。
3.测量精度：规定了RTK测量的精度要求，包括水平精度、垂直精度和时间精度等方面。
4.数据处理：详细介绍了RTK测量数据的处理方法，包括数据采集、数据传输、数据处理和数据输出等方面。
5.报告和记录：规定了RTK测量报告和记录的内容和格式要求。
6.质量保证：介绍了RTK测量质量保证的方法和要求。
该标准的发布和实施，对于推动我国测绘行业的发展具有重要的意义。
同时，该标准的制定也为RTK测量技术的应用提供了规范和指导，有助于提高测量精度和工作效率，促进了测绘技术的进步和发展。
本标准旨在规范RTK控制测量和地形测量的技术要求、测量方法和数据处理，以保证测量成果的精度和可靠性。
本标准适用于RTK控制测量和地形测量的测量单位和测绘单位。
范围本标准规定了RTK控制测量和地形测量的技术要求、测量方法和数据处理，包括坐标系统、高程系统和时间系统的规定，以及仪器设备的要求和资料提交和成果验收的要求。
规范性引用文件本标准中涉及以下文件，引用时必须注明文件名称、编号、年份或日期（包括所有修订单）：GB/T -2018 《测量数据质量评定》GB/T -2018 《测量数据处理规范》术语和定义本标准中使用的术语和定义参照GB/T -2018《测量数据质量评定》和GB/T -2018《测量数据处理规范》。
坐标系统、高程系统和时间系统RTK控制测量和地形测量应采用XXX规定的坐标系统、高程系统和时间系统，以确保测量数据的一致性和可比性。
动态测量的名词解释
动态测量的名词解释动态测量是一种通过观察和记录目标对象在运动、变化或发展过程中的数据，从而得出有关其属性、特征或表现的方法。
这种测量方法广泛应用于多个领域，如物理学、工程技术、医学、心理学等。
动态测量的目的是捕捉和分析目标对象在时间上的变化，以便更好地理解其性质和行为规律。
一、动态测量方法与实施动态测量方法包括多种技术和仪器，其中最常见的是传感器技术和计算机数据采集与处理系统。
传感器技术通过将传感器装置于目标对象上，实时采集其运动或变化过程中的数据。
这些传感器可以是加速度计、压力传感器、光学传感器等，其选择取决于所测量的目标和研究的对象。
而计算机数据采集与处理系统则负责实时接收、记录和处理这些数据，以便获得有关目标对象的相关信息。
动态测量的实施需要确保测量过程的准确性和可靠性。
为了达到准确性要求，需要校准传感器以确保其输出精度，并进行仪器的校验和质量控制。
此外，为了获取可靠的动态数据，在测量过程中需要考虑噪声源的干扰，并采取相应的滤波和信号处理技术。
实施动态测量时还需要选择适当的采样频率和时间间隔，以满足对目标对象变化特征的要求。
二、动态测量应用领域1. 物理学与工程技术领域在物理学与工程技术领域，动态测量被广泛应用于运动学分析、振动测试和结构监测等方面。
通过测量目标对象的运动轨迹、速度、加速度等参数，可以研究和分析复杂运动过程，并优化相关工程设计。
在机械工程、土木工程和航空航天等领域，动态测量被用于监测和评估结构的强度、稳定性和可靠性。
2. 医学与健康科学领域在医学与健康科学领域，动态测量被应用于身体运动分析、运动功能评估和康复治疗等方面。
通过测量患者在运动过程中的生理参数，如步态分析、肌肉活动和骨骼运动等，可以评估身体功能和运动能力，并为康复治疗方案提供科学依据。
同时，在体育科学研究中，动态测量也被广泛用于运动员的训练和表现分析。
3. 心理学与行为科学领域在心理学与行为科学领域，动态测量被用于研究人类行为和认知过程。
误差理论与数据处理第七章动态测试数据处理基本方法
误差理论与数据处理第七章动态测试数据处理基本方法第七章《动态测试数据处理基本方法》是《误差理论与数据处理》一书中的重要章节。
本章主要介绍了动态测试数据处理的基本方法，包括对动态测试数据进行平均处理、标准差处理、最小二乘法拟合以及误差传递等内容。
首先，动态测试数据处理一般需要进行数据平均处理，通过多次测试得到的数据进行求和并取平均值，以提高测试结果的准确度和可信度。
对于多次测试的数据，可以使用算术平均法、几何平均法或加权平均法等方法进行平均处理。
其次，动态测试数据的标准差处理是对数据的离散程度进行衡量的一种方法。
标准差可以反映数据的稳定性和可靠性，通过计算数据的标准差可以判断数据的散布范围。
标准差越小表示数据集中度越高，数据的可信度也越高。
进一步，最小二乘法拟合是一种常用的数据处理方法，可以通过对实际测量数据进行拟合，得到一条或多条曲线，以求解相关物理参数或者确定拟合曲线的函数表达式。
最小二乘法拟合可以将实际测量数据与拟合曲线之间的差异最小化，得到最优解。
最后，误差传递是动态测试数据处理中一个重要的概念。
在实际测试中，各种测量仪器的误差是不可避免的，这些误差会传递到最终的测试结果中。
误差传递原理可以通过误差传递公式来描述，同时也需要考虑误差的传递规律和误差的传递方式。
总之，动态测试数据处理是现代科学实验中必不可少的一个环节。
通过对动态测试数据进行平均处理、标准差处理、最小二乘法拟合以及误差
传递等基本方法的应用，可以提高数据的准确性和可信度，为科学实验的研究结果提供有力支撑。
实时动态测量中需要注意的常见问题与解决方法
实时动态测量中需要注意的常见问题与解决方法实时动态测量是一种重要的测试方法，可以在实验室和工业生产中得到广泛应用。
然而，在实时动态测量过程中，常常会遇到一些问题，这些问题如果不加以解决，就会影响测量结果的准确性和可靠性。
本文将讨论实时动态测量中常见的问题，并提供一些解决方法。
首先，实时动态测量中常见的问题之一是数据采集率不足。
数据采集率的不足可能会导致信号的丢失或失真，进而影响测量结果。
为了解决这个问题，可以采用提高采样频率的方法。
通过提高采样频率，可以更准确地捕捉到动态信号的变化，从而获得更精确的测量结果。
其次，实时动态测量中常见的问题之二是噪声干扰。
噪声干扰可以来自于环境和系统本身，它们会掩盖待测信号，导致测量结果的误差。
为了解决这个问题，可以采用滤波方法。
滤波可以有效地降低噪声干扰，提高信号的质量。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
第三，实时动态测量中常见的问题之三是传感器的选择和安装。
传感器是实时动态测量中的重要组成部分，它直接影响到测量结果的准确性和可靠性。
因此，在选择传感器时，需要考虑待测信号的特点和测量要求，并选择合适的传感器。
同时，在安装传感器时，需要遵循正确的安装方法，以保证传感器的稳定性和精度。
最后，实时动态测量中常见的问题之四是数据处理和分析。
在实时动态测量过程中，获得的数据量大且复杂，需要进行有效的数据处理和分析，以提取有用的信息。
为了解决这个问题，可以采用信号处理和数据分析的方法。
信号处理包括滤波、去噪、降噪等技术，可以对数据进行预处理，减少噪声的干扰。
数据分析可以采用统计分析、频谱分析等方法，以获得更深入的数据理解。
综上所述，实时动态测量是一项复杂的任务，需要注意和解决一系列常见问题，以保证测量结果的准确性和可靠性。
在实际操作中，根据实际情况选择合适的方法和技术，灵活应用，才能取得理想的测量效果。
第8章动态测量误差及其评定
A.用“中位数”的方法产生平滑估计； 首先从原始数据{xi}(i=1,2,…,N+1)构造一个新序列 {xi} 取xi中前五个数x1, x2 , x3 , x4, x5按数值大小重新排列为
x(1) x( 2 ) x( 3) x( 4 ) x( 5)
取其中位数x(3)，记作 x3 然后舍去x1 ，加入x6，取x2, x3 , x4 , x5, x6按数值大小重新排列 x( 2 ) x(3) x( 4) x(5) x( 6) 取其中位数x(4)，记作 x4 然后舍去x2 ，加入x7，……依此 类推，得到N-5个中位数，最后组成相邻五个原始数据的 中位数序列: {xi}, (i 3,4,..., N 1) 再用相似的方法从序列 {xi} 构成相邻三个数据的中位数 序列： xi (i 4,5,..., N 2) { }, 最后构成序列：
先验分析法在实际测量前就对本次测量的误差作较全 面的分析和评定，可用来预计动态测量方案的误差是否 满足要求，进行动态测量方案的设计。测量数据中有些 无法反映出的误差（如测量系统不具有理想频率响应函 数所引起的动态误差），必须通过先验分析法才能评定。 但由于先验分析法未考虑本次测量数据，本次测量中所 得到的误差信息无法在先验分析的结果中充分反映出来， 给出的结果具有一定的近似性。此外，一些事先分析不 周而遗漏、重复的误差因素或无法事先分析的误差因素 （如许多微小因素共同造成的误差）就不适用于先验分 析法。
1.动态测量数据预处理： （1）数据截断和采样： 截取原始数据中的一部分进行处理，截取长度应足够 长，应包括被测量全长或一个动态测量全过程。为了充 分反映动态测量误差的各种统计特性和满足各态历经性 的要求，截断长度应足够长，并需重复动态测量全过程 足够多次，尽可能取连续五次以上。 为了数字处理上的方便，将连续函数离散化，按一定 的时间间隔离散化取值，即进行采样。为了使采样数据 能复现连续是时间函数，采样间隔不得大于香农采样定 理给出的理论采样时间间隔。
动态测试数据处理基本方法.ppt
自相关函数的性质：
（1）τ＝0时，Rx (t , t ) D[ x(t )] 自相关函数＝方差 x (t , t ) 1 由于方差可以用自相关函数来表示，故随机函数的基 本特征量仅为均值与自相关函数。 （2）自相关函数是对称的 Rx (t , t ) Rx (t , t ) （ 3 ）在随机函数上加上一个非随机函数（确定数或 t 的函数）时，其均值（数学期望）也要加上同样的非 随机函数，而其自相关函数不变。
周期
非周期
随时间不能有规律地重复出 现，不可展开成傅里叶级数， 通过傅里叶变换分析频率结 构
准周期数据 瞬态数据
由不同频率的正弦周期数据 叠加而成，频率比为有理数， 图形为由基波的整数倍波形 叠加而成，离散频谱
由不同频率的正弦周期数据 叠加而成，频率比不全为有 理数，离散频谱 其他数据，不能用离散频谱表示， 通过傅里叶变换，其频谱（幅值 谱、相位谱）为连续频谱，频率 范围为无限
T
T x x(t ) x lim T T
t
i 1
k
i
T
概率密度函数
f ( x) lim Px x(t ) x x 1 lim lim x x 0 x T k t i i 1 T
设随机试验X的可能结果为x(t) ，试验的样本空间S为 {x1 (t ), x2 (t ),, xi (t ), }, i为正整数 xi(t)为第i个样本函数(称之为实现)，每次试验之后, x(t)取 空间S中的某一样本函数，于是称此x(t)为随机函数。 当t代表时间量时，称此x(t)为随机过程。当t代表空间量时， 称x(t)为随机场。 设x(t)表示一个随机过程（随机函数，t表示时间，是某 段连续时间内的值），则在任意一个时刻t1上x(t1)是一个随 机变量。（瞬时值）
动态水准测量的操作步骤与技巧
动态水准测量的操作步骤与技巧动态水准测量是一种常用的测量方法，它可以用于确定不同位置之间的高程差。
在建筑、工程、测绘等领域中，动态水准测量被广泛应用。
本文将介绍动态水准测量的操作步骤与技巧。
一、准备工作在进行动态水准测量之前，首先需要准备好相关仪器和设备。
常用的仪器包括水平仪、水准仪等。
同时，还需要选择适当的测量站点，确保其位置与高程的要求相符合。
在选址时，应尽量选择地势平坦且稳定的地方，避免影响测量结果。
二、安装测量仪器将水准仪安装好，确保其水平放置，并进行准确校正。
校正水准仪时，可先利用水平仪将水准仪调平，然后使用水平仪或其他校正工具进行精确调整。
校正完成后，对水准仪进行验收检查，确保其工作良好。
三、选择测量线路根据需要测量的两个位置，选择合适的测量线路。
测量线路应尽可能避免障碍物的影响，保证测量的连续性和准确性。
在选择测量线路时，可参考地形图、测绘数据等资料，选择比较平坦和开阔的路线。
四、建立基准点在测量线路上，需要设置一些基准点，用于测量高程差。
基准点的设置应符合一定的要求，如位置稳定、易于观测等。
此外，基准点的数量也应根据实际需要进行合理设置，以保证测量的准确性和可靠性。
五、开始测量在测量线路上，根据实际情况选择适当的观测方式。
常用的观测方式有前后尺测、平面位移法等。
在进行观测前，需要进行一些预处理工作，如板尺常数和高差仪常数的确定、环境参数的记录等。
六、观测数据处理测量完成后，需要对观测数据进行处理和分析。
首先，对观测数据进行检查，排除异常值和错误数据。
然后，根据观测结果计算出高程差，并进行数据平差，以获得更加准确的测量结果。
七、结果验证与分析在测量结果得出后，需要对其进行验证和分析。
首先，可以通过对不同观测数据的比较，检查结果的一致性和可靠性。
其次，还可以利用其他测量方法进行验证，以确保结果的准确性。
八、误差控制与精度评定在动态水准测量中，误差控制是非常重要的一项工作。
通过对观测数据的精密计算，可以评定测量结果的精度，并确定测量的可靠性。
动态测试数据处理基本方法
动态测试：被测量随时间或空间而变化 测量系统处于动态情况下 测量误差具有相关性
2）动态测量误差特点 时空性；随机性；相关性；动态性
二、动态测试数据的分类
第一节 动态测试基本概念 动态测试数据
确定性数据
随机过程数据
周期数据
i 1
x (tk , tl )
Rx (tk , tl ) Dx (tk )Dx (tl )
第三节 随机过程特征量的估计
二、各态历经随机过程及其特征量
各态历经随机过程：一个现实代表所有样本集合 的特性。
x(t)
x(t)
0
t
0
t
判别各态历经随机过程的充分条件：
Rx ( ) 0 ( )
第三节 随机过程特征量的估计
① mx (t) E[x(t1)] E[x(tn )] C Dx (t) Rx (0) Dx (t1) C
结论：可根据某一时刻的样本值计算该随机过程 的均值、方差。
② Rx ( ) E[x0 (t)x0 (t )] x ( ) Rx ( ) / Dx
结论：可由任意间隔为 的两时刻样本值估计自 相关值 。 Rx ( )
非周期数据
平稳过程
非平稳过程
非各态历经 各态历经 瞬态数据 准周期 复杂周期 正弦周期
第一节 动态测试基本概念
确定性数据：能够用明确的数学关系式表达
１、周期数据
① 正弦周期数据
x(t)
A
0
② 复杂周期数据
x(t)
0
x(t) Asin(2ft )
x( f )
A
t
0
ff
工程测量GPS动态监测应用与数据处理分析
工程测量GPS动态监测应用与数据处理分析工程测量GPS动态监测是指利用全球定位系统（GPS）技术对建筑物、桥梁、道路等工程项目进行动态监测。
该技术系统可以实时记录结构物在运行过程中的位移、变形、变化等情况，用于评估结构物的安全性和稳定性，以及监测结构物受力状态的变化。
本文将讨论GPS动态监测应用的数据处理分析。
数据收集和处理GPS动态监测数据通常由三个部分组成：GPS测量数据、激光扫描数据和相片数据。
GPS测量数据是通过GPS接收机与卫星进行通信，记录结构物在不同时间段内的运动轨迹。
因为GPS技术的不精确性，需要对测量结果进行编辑、滤波和平差处理，以获得尽可能准确的数据。
此外，GPS测量数据还可以在不同时间段之间进行比对、校正，以进一步提高数据精度。
激光扫描数据可以记录结构物的表面形态和细节。
由于激光扫描数据可以产生大量的点云数据，因此需要使用特定的处理软件进行分析和建模。
分析结果可以用于评估结构物的变形和位移。
相片数据则是通过相机记录结构物的运动轨迹和变形情况。
需要使用图像处理软件将相片数据转换成二维或三维的数据模型。
该技术可以帮助工程师更好地理解结构物的运动情况和安全状况。
数据分析和结果GPS动态监测数据的分析通常包括以下几个步骤：1、数据预处理：将原始GPS数据进行处理和修正，以消除因信号干扰、多径效应等原因造成的误差和不准确性。
2、数据可视化：将GPS数据可视化呈现给工程师和客户，让其更好地理解结构物的运动情况。
可以使用三维模型、图表、热图等方式进行可视化。
3、变形分析：利用GPS动态监测的数据，对结构物的变形进行分析和评估。
在识别变形时，需要将GPS数据与激光扫描数据和相片数据进行整合，以获得更为准确的结果。
4、预警和安全评估：如果监测结果提示结构物出现变形或不寻常情况，需要及时对其进行预警，并进行安全性评估，以确定是否需要采取措施进行维修或改进。
总结GPS动态监测是一项重要的技术，可以帮助工程师更好地了解结构物的运动情况和安全状况。
误差理论第七章动态测量数据处理
Sx ( f )
Gx ( f )
（3） Gx ( f ), S x ( f )
0 （4） S x ( f ) 的特性 S x ( f ) 是非负实偶函数 S x ( )
f
傅立叶变换
Rx ( )
17
§7-3 随机过程特征量的实际估计
一、平稳随机过程及其特征量 （一）平稳随机过程
若随机过程x(t)的所有特征量与t无关，即其特征量不随 t 的推移而变化，则称x(t)为平稳随机过程。否则称为非平 稳随机过程。
（三）自相关函数（相关函数）
反映随机过程不同时刻之间的相关程度。即：
Rx (t , t ) E[{x(t ) mx (t )}{x(t ) mx (t )}]
Rx (t , t ) 标准自相关函数： x (t , t ) x (t ) x (t )
平稳随机过程据又分为各态历经和非各态历经。
8
动态测试数据
确定性数据 周期数据 正 弦 周 期 复 杂 周 期 非周期数据
随机过程数据
平稳过程 各 态 历 经 非 各 态 历 经
9
非平稳过程
准 周 期
瞬 态 数 据
§7-2 随机过程及其特征
一、研究随机过程理论的实际意义 由于被测量随时间、空间连续变化，导致测量过程和结果是 随时间而连续变化。
x(t )
x(t )
x(t )
0
平稳随 机过程
t 0
t 0
非平稳随 机过程
t
18
平稳随机过程的条件： ①随机过程是平稳的第一个条件是均值为常数；
mx (t ) mx C
②随机过程是平稳的第二个条件是其方差为常数；
GPS测量中的数据处理方法
GPS测量中的数据处理方法引言在现代社会中，全球定位系统（GPS）已经成为了我们生活中的不可或缺的一部分。
无论是导航系统、地图定位还是位置服务，GPS都起到了重要的作用。
然而，要想获得准确的位置信息，除了信号接收和卫星定位之外，数据处理方法也十分关键。
本文将探讨GPS测量中的数据处理方法，为读者提供一些有关处理GPS 测量数据的重要知识。
一、数据收集与预处理在进行GPS测量之前，首先需要收集大量的原始数据。
GPS信号通过卫星发送到接收器，接收器将这些信号转换成数字信号，并记录下来。
然而，原始数据中可能会包含一些噪音、误差等干扰因素，因此需要进行预处理。
1. 时钟偏差校正GPS接收器的时钟通常未能与卫星的原子钟完全同步，存在一定的误差。
为了准确计算接收信号的时间差，需要对时钟偏差进行校正。
2. 数据滤波在数据收集过程中，可能会遇到一些异常值，如干扰信号、信号丢失等。
为了减少这些异常值对数据的影响，可以采用滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
二、数据解算与定位数据收集与预处理之后，需要进行数据解算与定位，以获取准确的位置信息。
1. 数据解算通过对接收到的GPS信号进行解算，可以计算出卫星与接收器之间的距离并确定卫星位置。
常用的解算方法有最小二乘法、Kalman滤波等。
2. 静态定位静态定位是指在静止状态下进行GPS定位，通过对多个卫星的信号进行解算，可以获得接收器的三维坐标信息。
静态定位适用于建筑物测量、地壳运动等领域。
3. 动态定位动态定位是指在运动状态下进行GPS定位，该方法适用于车辆导航、航空导航等场景。
通过不断接收卫星信号，并结合加速度传感器等辅助信息，可以实时计算出车辆或飞行器的位置。
三、数据精度评估与误差分析在进行GPS测量时，数据精度的评估和误差的分析至关重要。
只有了解数据的精度和误差来源，才能更好地应用GPS测量结果。
1. 精度评估通过与地面控制点或其他精度更高的测量方法进行比对，可以评估GPS测量结果的精度。
GPS动态(RTK)测量操作手册
三、RTK的应用
2
GPS 动态(RTK)测量操作手册
所处位置（是否存在多路径现象）将决定采用哪种天线较为合适。
1．Geodetic IV 天线 图 2.2 Geodetic IV GPS 天线（有“不带抑径盘”与“* 带抑径盘”两种供 选）
Geodetic IV 天线（图 2.2 ）是基准站和流动站系统的标准天线。它体积 小、重量轻，满足大部分用户需要。流动站系统宜采用“不带抑径盘“的天线。 扼流圈天线和带抑径盘的天线因为太大 或/和 太重，并不适合流动站使用。
边角等。测点可以是原有的境界标记，或是需要首次定位的新标记。这一功能使
GPS RTK 最适合于测图应用。图 1.1 是GPS RTK 的测量的设备配置。
RTK 系统可用于地形测量、面积测量和建筑测量，也可以用于测量料场及土
石方工程量计算。
测设放样任务只能在 GPS 的 RTK 操作模式下完成。某一物体的放样包括对
有大型压缩机和空调机组的建筑物楼顶。 这些金属结构会反射可能被天线接 收的卫星信号。扼流圈天线的设计可在最严酷的多路径效应环境中使用。
二、电台 RTK 系统中基准站和流动站的 GPS 接收机通过电台进行通信联系。因此，基
准站系统和流动站系统都包括电台部件。如前所述，基准站 GPS 接收机必须向流 动站 GPS 接收机传输原始数据，流动站 GPS 接收机才能计算出基准站和流动站 之间的基线向量。
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GPS 动态(RTK)测量操作手册
动态法测杨氏模量数据处理模板
动态法测杨氏模量数据处理模板201292230动态法测杨氏模量是一种常用的测量方法，可以用于研究固体材料的力学性质。
在数据处理方面，需要记录实验过程中的各项参数，并进行数据分析。
以下是一份动态法测杨氏模量的数据处理模板，供参考。
一、实验参数记录1.实验日期：XXXX年XX月XX日2.实验环境温度：X℃3.样品编号：#14.样品规格：长×宽×厚=XX × XX × XX mm5.样品质量：约XX g6.驱动电压：峰峰值XX V，频率XX Hz7.测量距离：XX mm8.数据记录时间：XX s二、实验数据记录1.实验原始数据（示例）：根据原始数据计算得到杨氏模量如下：E=X MPa，该结果的标准差为X MPa。
三、数据分析与结论本次实验测得样品的杨氏模量为X MPa，该结果在正常范围内（一般在100～200 MPa之间）。
根据文献报道，该材料的杨氏模量约为X MPa，本次实验结果与文献值基本一致。
通过本次实验，可以得出以下结论：1.该样品的杨氏模量符合文献报道值，说明该材料的力学性能良好。
2.本实验中样品制备、测量和数据处理均较规范，实验结果可靠。
3.本实验中采用动态法测量杨氏模量，具有较高的精度和灵敏度，能够有效地反映出样品的力学性能。
4.本实验中采用计算机自动记录数据并处理分析，大大提高了实验的效率和准确性。
5.在数据处理过程中，对原始数据进行平滑处理并剔除异常值的方法比较可靠，能够提高数据的精度和可信度。
四、注意事项和建议在进行动态法测杨氏模量的数据处理时，需要注意以下几点：6.在数据处理前需要认真检查原始数据的记录情况，确保数据完整、准确无误。
7.对于数据中出现的异常值需要进行合理的剔除或平滑处理，避免对最终结果产生影响。
8.在进行数据拟合时需要注意拟合方法的合理性以及数据的精度要求，选择合适的拟合方法和精度要求可以提高数据的可信度和精度。
9.最后需要根据实际需要合理地选择数据处理方法和计算公式，以确保得到的结果准确可靠。
工程测量GPS动态监测应用与数据处理分析
工程测量GPS动态监测应用与数据处理分析工程测量GPS动态监测是指利用全球卫星定位系统（GPS）技术对工程结构进行实时监测和数据采集的方法。
其主要应用于工程建筑、桥梁、隧道、地铁、水坝等工程结构的安全监测，可以实时获取工程结构的位移、变形、振动等信息，帮助工程师及时发现和解决潜在问题，保证工程的安全和稳定。
GPS动态监测系统通常由一组GPS接收器、数据采集仪、通信设备和数据处理软件组成。
GPS接收器通过接收卫星发送的信号来确定其在空间中的位置，并将其经纬度和高程等信息传递给数据采集仪。
数据采集仪将接收到的数据进行记录和存储，并通过通信设备将数据传输到数据处理中心。
数据处理中心利用专业的数据处理软件对接收到的数据进行处理和分析，得出工程结构的位移、变形等信息。
在工程测量GPS动态监测应用中，最常用的方法是采用多站测量。
多站测量意味着在工程结构周围设置多个GPS接收器，通过同时观测这些接收器的位置，可以得出工程结构的位移和变形信息。
为了获得准确的测量结果，需要考虑以下几个方面：1. GPS接收器的选取：选择高精度、高灵敏度的GPS接收器，以提高测量的准确性和可靠性。
2. GPS接收器的布设：合理设置GPS接收器的位置，使其能够覆盖整个工程结构，并避免因建筑物、树木等遮挡导致信号的不稳定。
3. 数据采集和传输：采用高速数据采集仪和通信设备，确保数据的实时传输和存储，以便后续的处理和分析。
4. 数据处理和分析：利用专业的数据处理软件对接收到的数据进行处理和分析，得出工程结构的位移、变形等信息，并比对设计要求，判断工程结构的安全性。
数据处理分析是工程测量GPS动态监测的重要环节。
在数据处理中，可以采用不同的方法和模型来对数据进行处理和分析，例如Kalman滤波、小波变换、时间序列分析等。
通过对数据的处理和分析，可以得出工程结构的位移速率、加速度等动态信息，为工程师提供科学依据，指导工程的维护和管理。
工程测量GPS动态监测应用与数据处理分析可以有效地监测和评估工程结构的安全性和稳定性，为工程师提供决策和管理的依据，促进工程建设的可持续发展。
动态水准测量的误差补偿与数据处理
动态水准测量的误差补偿与数据处理近年来，随着科技的发展和社会的进步，人们对于测量精度的要求逐渐提高。
在土木工程、地质勘探、建筑设计等领域中，水准测量作为一种重要的测量方法，被广泛应用于地表高程的测量和分析。
然而，由于各种外界因素的干扰和测量设备本身的局限性，动态水准测量中常常存在一定的误差，因此需要进行误差补偿与数据处理。
一、误差来源在动态水准测量中，误差来源主要分为两大类：系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量设备本身的不精确性、外界环境的干扰以及操作人员的误判等原因引起的，具有一定的固定性和可预测性。
而随机误差是由于测量仪器的分辨率、环境的不稳定性和操作人员的不确定性等因素引起的，具有不可预测性和不规律性。
二、误差补偿方法为了提高动态水准测量的准确性，研究人员提出了多种误差补偿方法。
其中，常见的误差补偿方法有：1.仪器校正：通过对测量仪器进行针对性的校正，消除仪器本身所带来的误差。
校正方法包括零位校正、灵敏度校正和非线性校正等。
2.环境调控：通过控制测量环境的稳定性，减少外界因素对测量结果的影响。
这包括对温度、湿度、气压等环境参数进行实时监测和调控，以确保测量的准确性。
3.数据加权：根据误差的特性，对收集到的测量数据进行加权处理。
加权方法可以采用统计学方法或者数学模型，通过对不同数据点的加权处理，减小随机误差对最终结果的影响。
4.误差传递分析：通过分析误差在测量过程中的传递规律，确定各个环节对误差的影响程度，并进行相应的误差补偿。
误差传递分析的关键是确定各个误差来源的影响系数，并建立相应的误差模型。
三、数据处理方法在动态水准测量中，正确的数据处理方法对于提高测量精度和减小误差的影响非常重要。
常见的数据处理方法有：1.数据过滤：通过引入滤波算法，去除异常数据和噪声点，提高测量数据的稳定性和可靠性。
常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。
2.数据平差：通过数学方法对测量数据进行加权平差，得到更加准确的水准测量结果。
后差分处理
【注】：其它同PPK模式
1.1.3 数据输出
输出规则: 1．匹配数据，需要用手簿工程中的RTK数据的点号、编码、天线高。 2．需要设置：是否使用数据替代；默认为不使用。 RTK模式：是否使用PPK中的固定解数据，代替RTK中的非固定解数据。 PPK模式：是否使用RTK中的固定解数据，代替PPK中的非固定解数据。
3．存储对话框中，使用输入方式，不使用选择方式。
输入对话框包括：点名；属性；天线高。
【注】：以上是过年前，需要给江西分公司的东西。过完 年后，再做转换之星赣州数据转换——>*.org格式。
2008-3-25
1．文件输出，增加*.TYD格式文件输出，格式如下： 索引，点名，x，y，h，属性，里程，偏距，起点J桩，终点
可以在“图形显示”窗口查看观测轨迹，如下图所示。
4）解的类型 解的类型包含： ► 位置差分，单点定位结果 ► 伪距差分，伪距差分结果（RTD） ► 相位平滑伪距差分，使用相位平滑后的伪距差分的结果 ► L1-FLOAT，L1浮点解 ► L1-FIX，L1固定解 ► LW，宽巷解（双频数据）,精度为分米 ► LN，窄巷解（双频数据），精度为厘米
5）STK文件的导出
选择“数据处理→差分成果输出”，选择PPK（成果）和使用WGS84 已知点（如果未输入，为从基准站观测值文件读入的概略坐标）。 如下图所示：
两种模式:
1. RTK模式
1） RTK模式下，使用RTKStatic，能够解决RTK覆盖不到的点 的测量问题，比如房角。
2） 如当前测量房角，由于卫星遮盖的原因，不能固定解， 在非固定解状态下存储，例如点名为A。
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自变量为空间坐标l的随机函数，即为随机场。 如：投影变形量与坐标的关系，坐标测量误差与测量距离 的关系等
二、随机过程及其特征 2、随机过程
随机函数用x(t)表示， xi(t) 表示随机函数的一个样本或 一个实现。 xN(t) xN(t1) O
x(t ) x1 (t ), x2 (t ),, xN (t ) x3(t)
4 2 4 2
V
0
0 -2 -4 5 10 15 20 25
0
0 -2 6 -4 4 2 I II III IV 0 -2 -4 -6 5 10 15 20 25 V mx(t) -3s +3s 5 10 15 20 25
观测值、mx(t)、 x(t) 均是随t变化的函数。
0
二、随机过程及其特征 3、随机过程的特征量
x( f ) xt e j 2ft dt
一、动态测试基本概念 4、随机性数据
定义：不能用明确的数学表达 式来描述，只能用概率分布及 其统计的特征量来描述。 在动态实验中，不能在合 理的实验误差范围内预计未来 时刻的测试结果数据。 分类 按数据的概率分布及其 统计特征量是否随时间变化。 随机过程数据
x1(t)的谐振分量的频率比为有理数 x2(t)的谐振分量的频率比是无理数 例：若干个电动机不同步振动造成机床或仪表的振动
一、动态测试基本概念 3、确定性数据
瞬态数据 准周期数据以外的非周期数据即为瞬态数据，不能用 离散频谱表示。 大多数情况下，瞬态数据可以通过傅里叶变换得到频 域描述为：
x3(t1) x2(t) x2(t1) O O
t
t
x1(t)
t
x1(t1) O t1 t 1 + t
二、随机过程及其特征 2、随机过程
随机函数用x(t)包含如下内容： （1） x(t)看作是样本集合时， 即意味着是一组时间函数
x1(t) ，x2(t)，， ， xN个样本时， x(t)意味着一个具体的时间函数
序号 I II III IV V mx(t) x(t) 12 0.2 0.4 1.3 1.5 1.3 0.94 13 0.3 0.5 1.3 1.7 1.4 1.04 14 0.2 0.7 1.2 2 1.4 1.10 15 0.1 0.4 1 2.3 1.3 1.02 16 0.1 0.4 0.9 2.3 1.4 1.02 17 0.1 0 0.5 2.3 1.4 0.86 18 0 0 0.6 2.3 0.8 0.74 19 -0.2 -0.4 0.4 2.3 0.4 0.50 20 -1 -1.2 0.1 1.8 -0.6 -0.18 21 -1.9 -2.2 -0.2 1.3 -1.5 -0.90 22 -3 -3.4 -1.9 0.5 -2.7 -2.10
III
IV V
0.5
0.4 0.3
0.7
1.0 0.3
1.1
1.2 0.5
1.5
1.2 0.5
1.5
1.2 0.7
1.3
1.3 0.8
1.3
1.5 0.9
1.4
1.6 0.8
1.4
1.7 0.9
1.3
1.7 0.9
0.9
1.6 1.1
二、随机过程及其特征
例：对齿轮的5个不同齿面和截面的实际偏差值进行测量，每个齿 面取22个点。
二、随机过程及其特征
例：对齿轮的5个不同齿面和截面的实际偏差值进行测量，每个齿 面取22个点。
序号 I II 1 0.1 0.7 2 0.7 0.7 3 0.7 0.7 4 0.4 0.7 5 0.4 0.6 6 0.4 0.8 7 0.7 0.9 8 0.6 0.8 9 0.6 0.7 10 0.3 0.7 11 0.3 0.4
准周期数据 由频率比不全为有理数的两个以上正弦数据叠加而成的数据。
x1 (t ) A1 sin(t 1 ) A2 sin(3t 2 ) A3 sin(7t 3 ) x2 (t ) A1 sin(t 1 ) A2 sin(3t 2 ) A2 sin( 50t 3 )
二、随机过程及其特征 2、随机过程
动态测量中每一个测量结果都是一个确定的随时间或空间 变化的函数，每一个时刻都有一个确定数值，但是由于随 机误差的存在，多次重复测量会得到不完全相同的函数结 果，该函数对于自变量的每一个给定值都是随机变量，因 此被称为随机函数。
自变量为时间t的随机函数，即为随机过程。 如：磨加工尺寸是时间的随机函数
0.59
0.61
0.69
0.86
0.87
0.98
0.94
1.07
1.21
1.45
1.55
二、随机过程及其特征
I
4 2 0 -2 -4 0 5 10 15 20 25 4 2 0 -2 -4 0 5 10 15 20 25
II
4 3 2 1 0 -1 0 -2 -3 -4
III
5
10
15
20
25
IV
则复合周期函数可以写为：
x(t ) A0 An cos(2nf1t n )
n 1
N
复合周期函数由静态分量A0和若干个谐振分量（振
幅为An，相位为n）组成。
一、动态测试基本概念 3、确定性数据
非周期数据 能用明确的数学关系式描述，但又不是周期性的数据， 即为非周期数据，包括准周期数据和瞬态数据。
平稳过程
非平稳过程
各态 历经 过程
非各 态历 经过 程
二、随机过程及其特征 1、研究意义
被测量随时间、空间连续变化，导致测量过程和测量结果 随着时间和空间而连续变化； 被测对象、测量仪器、测量条件含有随机误差，测量过程 和测量结果都是一个随机但连续变化的函数，即随机函数； 随机函数的分析计算采用前面相关理论； 随机过程理论 研究随机性表现为一个过程的随机现象的学科，是研 究动态测量过程及其测量结果的理论依据，广泛应用于近 代物理学、无线电技术、自动控制、空间技术等学科中。 例：地震仪测量大地震动，大气紊流的垂直风速对对飞机 的影响，机械振动测量，动载和动态应变测量，速度加速 度连续测量等。
误差分析与数据处理(The error analysis and data processing)
第四讲
动态测量数据处理
Kinematic Measurement Data Processing
主讲：范百兴
2016.04.16
本次课程内容
一、动态测试基本概念
定义、特点
二、随机过程及其特征
三、随机过程特征量的实际估计
Rx (t , t ) E[x(t ) mx (t ) x(t ) mx (t )]
二、随机过程及其特征 3、随机过程的特征量
。
标准自相关函数定义
Rx (t , t ) x (t , t ) x (t ) x (t )
概率密度函数 描述随机数据落在给 定区间内的概率。 任意时刻x(t)落在以 为中心、给定区间x的 振幅区间内的概率：
x
O
概率相对于 振幅的变化
t
T [ x x(t ) x x] P[ x x(t ) x x] lim T T
上式除x 并取x0，则概率密度函数：
特点
（1）动态测试数据中包含被测物理量和测量仪器、外界环 境加入的干扰等信息； （2）正确处理和分析动态测试数据，能够得到反映客观事 物的有用信息； 动态测试数据在误差理论和数据处理中占有重要地位。
一、动态测试基本概念 2、动态测试数据分类
表示物理现象或过程的数据分为确定性和随机性两种
确定性数据 能够用明确数学关系式描述的数据。 例：单自由度无阻尼震动系统中，刚体 在受到外力的作用时，偏离原来平衡位 置，的距离为x0，外力消失时为t0=0时刻， 则刚体的位移关系为：
mx(t) x(t)
t
mx (t ) E( x(t ))
随机函数的均值是一个非随机的平均函数，它确定了x(t) 的中心趋势，其 变动的离散程度用方差或标准差评定。 随机函数的方差：
Dx(t ) E x(t ) mx (t )
2
2 ( t ) D x ( t ) E x ( t ) m ( t ) 随机函数的标准差： x x
自相关函数 均值和方差是表征随机过程在各个孤立时刻的统计特性的 重要特征量，无法反映随机过程不同时刻之间的关系。 x1(t) x2(t)
mx(t) O (a) t O
mx(t)
(b)
t
二、随机过程及其特征 3、随机过程的特征量
自相关函数特点 （1）随机函数x1(t)和x2(t)的均值和方差几乎一致； （2）随机函数x1(t)与t的相关性较强； （3）随机函数x2(t)与t的相关性很弱； 需要最后一个特征量，表述随机过程在不同时刻之间 的线性相关度，该特征量即为相关函数或自相关函数。 自相关函数定义 t与t+ 时刻的相关函数为二元非随机函数，即为[x1(t)-mx(t)]与 [x1(t+ )-mx(t+ )]的乘积平均值（数学期望）：
一、动态测试基本概念 2、动态测试数据分类
动态测试数据表示方式 （1）时域描述 用数据的幅值随时间变化的表达式、图形或数据表来 表示，具有简单直观的优点，但无法反映数据频率结构。 （2）频谱分析 研究动态测试数据的频率成分及各频率成分的强度， 是数据的频域描述。 域：描述数据的坐标图横坐标的物理量
（3） t=t1时， x(t)意味着一组随机变量x1(t1) ，x2(t1)，，
xN(t1)的集合。
二、随机过程及其特征 3、随机过程的特征量